藏在「一站式」服務樞紐裡的煙火氣，普陀這個社區食堂暖胃更暖心
2025-11-12 08:18 7,129次浏览前不久，我在做某數位化平臺的調研時，與他們的創始人談到了一個耐人尋味的話題——「為什麼中國擁有全球最完整的工業體系，卻仍有無數中小工廠困於『代工邊緣』？」 對方提到，「其實只用產業鏈集群來描述中國製造業的供應鏈能力是不準確的，至少還包括工藝協同、企業協同、行業協同、區域協同和內外協同。」 這五個協同層面，恰好揭示了傳統供應鏈體系的深層矛盾。當我們把目光從單個企業的生存困境投向更遠，會發現全球供應鏈的重組早已超越簡單的產能轉移，演變為一場由數據與算法驅動的系統性變革——而AI，正是這場變革的核心引擎。 傳統供應鏈的困境：看不見的繩索與隱性成本 傳統供應鏈的痛點往往像慢性病，其症狀在危急時刻才會被劇烈感知。而AI卻像特效藥一樣，能讓傳統供應鏈「起死回生」。 在珠三角某電子元件基地，一家主營手機配件的工廠就曾遭遇過類似問題。當海外客戶突然要修改訂單要求時，供應商需要花費三天時間核實技術要求的細節，而車間主任也只能憑經驗決定能不能修改。這種低效的信息傳遞鏈條，迫使企業不得不常年多備15%的冗餘庫存以應對不確定性。 這種依賴人工經驗的決策模式，更「坑人」的地方在於，易引發市場波動中的「群體失智」：市場一有風吹草動，就容易集體跑偏。結果就是企業看不清市場走向，要麼一窩蜂擴大生產，要麼突然集體減產，最終陷入「產能錯配—利潤壓縮」的惡性循環。 這些問題的根源，本質上是傳統供應鏈「信息孤島」與「決策滯後」的系統性矛盾，而這恰恰是AI技術的突破口。 「信息孤島」的癥結在於，在傳統供應鏈中，訂單信息需經採購、設計、生產、物流等多環節層層傳遞，每過一個節點就產生信息損耗；上下遊企業因數據標準不統一，技術參數、交付周期等關鍵信息難以對齊。例如，某汽車零部件製造商因無法實時獲取主機廠的生產計劃調整，頻繁出現生產節奏與市場需求脫節。 「決策滯後」則體現為，傳統供應鏈依賴人工經驗和歷史數據的預測模式，在突發性事件面前不堪一擊。例如2020年新冠疫情初期，全球供應鏈的混亂正是源於信息傳遞的延遲和決策的滯後。當某國港口突然關閉時，上遊製造商無法及時調整生產計劃，下遊客戶也難以重新配置物流資源時，將會導致整個鏈條陷入癱瘓。 那這困境的本質是什麼呢？是工業時代線性協作模式與數字時代動態需求之間的脫節。當市場從「大規模標準化生產」轉向「個性化柔性定製」，全球貿易要求供應鏈具備實時響應能力時，依賴人工、割裂信息、滯後決策的傳統模式也將必然被淘汰。這也解釋了為何AI在供應鏈中的應用已從「可選升級」變為「生存必需」——它不僅是技術工具，更是重構供應鏈底層邏輯的核心引擎，就是為了將「看不見的繩索」轉化為「可量化的數據流」，將「隱形成本」壓縮為「精準可控的效率提升空間」。 如何解決？構建AI驅動的「數據—算法」供應鏈體系 當傳統供應鏈的痛點被摸清楚了，解決辦法也就隨之而來，即構建一個基於AI的「數據—算法」供應鏈體系。 該體系的核心，在於AI將模糊的製造能力轉化為可量化的數據資產，並通過算法實現全領域精準協同。一些領先的數位化製造平臺已經展現出成熟的實踐，其平臺通過構建多維度的數據標籤體系，從最底層的工藝切入，將原本難以描述的工藝能力，如微米級精度的車床加工、特定材質的表面處理工藝等，轉化為機器可識別的結構化特徵。隨後，將簡單的需求流轉到工廠，讓買家和工廠直接對接；碰到需要多種工藝的複雜訂單，就重新設計、拆解，再派單給不同工廠完成，其匹配精度與效率遠超人工篩選。 這種轉變其實本質上是AI正在繪製一張實時更新的全球「製造能力圖譜」。以前，說起企業的製造能力，大家總愛簡單分成「能做」和「不能做」兩種。現在，在AI驅動的體系中，每個工廠的工藝參數、設備配置、質量認證等數據都被拆解為可動態組合的模塊。例如，醫療器械企業發布精密零件採購需求時，AI系統不僅能匹配具備相應資質的供應商，還能根據實時產能數據推薦最優生產方案——既大幅提升供應鏈匹配效率，又顯著降低冗餘成本。這種數據驅動的決策模式，正在將供應鏈管理的底層邏輯從「被動響應」轉向「主動預測」，成為全球供應鏈的核心競爭力。 其實這場變革的關鍵在哪兒呢？說到底，數據成了供應鏈裡最值錢的家當，而算法就像分配利益的規矩——誰手裡的預測模型更準，誰能更快把所有數據理順，誰就能在全球供應鏈重新洗牌的時候佔上風。 對中國製造業來說，這種靠AI撐起來的「數據加算法」模式，不光能幫那些中小工廠跳出「只能做代工」的困局，更能把咱們「工業體系全」這個大優勢，變成在全球供應鏈裡說了算的本事。這麼一來，全球供應鏈也慢慢從「扎堆在一個地方生產」變成「靠數字連在一起高效協作」了。 從中國到全球，供應鏈的「去中心化」革命 而在全球範圍內，供應鏈都在悄悄變樣——以前是層層管著、一個中心說了算，現在慢慢變成了大家各有各的職能，互相配合著來。而這場大變樣的背後，最關鍵的推手就是AI。 想像這樣一個場景——深圳的電子元件工廠接到來自巴西的定製化訂單，系統自動生成包含質量檢測標準、付款條件和物流路線的智能合約，貨物離開生產線時區塊鏈就完成支付結算，整個過程像網購一樣簡單直觀。這種看似科幻的場景，其實在阿里巴巴國際站的跨境貿易中已經初現端倪，去年該平臺就有超過三成的交易開始應用區塊鏈存證技術，實現了全流程的透明化與自動化。 現在，技術的底層邏輯正在發生質變。5G結合AI視覺算法讓跨國遠程質檢成為可能，AI算法能實時分析全球14個港口的擁堵情況，物聯網設備回傳的貨櫃溫溼度數據經AI分析後可提前預警風險……傳統供應鏈的「金字塔」結構正被徹底解構。這種變革帶來的不僅是流程簡化，更是價值創造模式的根本性轉變——過去依賴跨國物流公司和銀行的「中間層」正在消失，生產端和消費端通過。AI驅動數字網絡直接咬合。 然而，這場革命的推進遠比想像中更加複雜。在東莞的製造業集群中，我們能看到兩種截然不同的圖景並行：某家年產值5億的電子廠斥資800萬搭建工業網際網路平臺，卻因管理層對數據可視化系統缺乏理解，導致系統淪為擺設；而隔壁的模具廠則用300萬改造費用實現設備聯網，通過實時監測刀具損耗率，就將生產效率大幅度提升。 這種差異折射出轉型的深層矛盾——當數位化需要重構組織架構時，很多企業發現最大的障礙不是技術本身，而是組織慣性。實際中通常會出現花了幾個月時間搭建ERP系統，但員工習慣了手工操作，推廣難度很大。此外，數據安全和隱私保護問題也日益凸顯，如何在開放共享與風險控制之間找到平衡，是行業面臨的共同挑戰。 這些現實困境揭示：去中心化不是簡單的技術疊加，而是需要同步重構商業規則、組織文化甚至權力關係的系統工程。 供應鏈的「活」與「變」 當供應鏈「活」了起來，中國製造乃至全球產業網絡的協同與進化，才真正擁有了面向未來的無限可能。 這場由數據與算法驅動的變革，正在重塑全球供應鏈的底層邏輯——從「效率優先」轉向「韌性優先」，從「成本控制」轉向「價值共創」。 過去由跨國企業主導的垂直供應鏈，正在演變為一種網狀生態。深圳無人機企業通過開放AI算法接口，吸引全球開發者為其改進飛行控制系統，使產品響應速度提升30%；蘇州的紡織廠將柔性生產線接入AI雲平臺，成為服務十幾個國家設計師品牌的「雲製造」節點，實現按單生產的毫秒級調度。這種轉變帶來的不僅是效率提升，更是價值創造邏輯的根本變革：當每個參與方都能通過數據貢獻獲得收益分成，當創新成果能在全球範圍內即時復用，供應鏈就變成了持續進化的生命體。 從大趨勢來看，AI正在悄悄改變供應鏈創造價值的方式。過去，資源怎麼分配，基本都是行業裡的大公司說了算；現在，AI的「分布式智能」慢慢接過了這活兒——算法會盯著實時數據，靈活調配產能、優化物流路線、提前預判需求，哪怕是很小的生產單元，都可能在這個過程中變成創造價值的關鍵節點。 這種變革的深層意義在於，全球供應鏈的競爭早就不拼規模大小了，而是比誰的AI算力強、處理數據快。誰能更快練出精準的預測模型，誰能更高效地把各地的數據串起來，誰就能在現在這個講究靈活、能定製的全球市場裡搶得先機。 不過，AI推動供應鏈升級，也不是沒遇到難題。比如得建立跟AI匹配的數據歸屬和交易規則，得培養既懂生產工藝又懂算法的多面手，還得琢磨怎麼讓不同文化背景的人用AI好好配合。就像深圳華強北的轉型，從以前的手工焊接小作坊，變成現在涵蓋設計、測試、融資的全鏈條數字生態，每一步突破都離不開AI技術進步和制度創新的相互帶動——算法在優化生產流程的同時，也逼著管理模式改成了「人和機器一起協作」。 在未來的產業圖景中，AI會變成供應鏈的「神經中樞」：工廠設備靠AI自己協調幹活，物流網絡跟著算法隨時調整路線，甚至消費者幾個月後想要什麼，AI都能提前半年算出來。等每個生產單元都連上AI驅動的數字網絡，整個供應鏈會變得特別有韌性，充滿活力。這可不只是技術更新換代那麼簡單，更是全球產業格局朝著「智能協同」時代走的必然結果。 (作者劉典為復旦大學中國研究院副研究員，清華大學人工智慧國際治理研究院戰略與宏觀項目主任，新著《杭州模式：DeepSeek與中國算谷》2025年5月由中信出版集團出版)
據報導，進入8月後，某些明星演唱會一票難求的景象再度上演。某男子演唱組合所屬公司採取會員制，用戶充值298元能獲得優先購票特權，這一做法遭到廣泛質疑。在消費者第一時間上網「拼手速」的同時，「線下黃牛」與「線上代搶」等熱門演唱會常見的交易也捲土重來，不僅製造消費焦慮，也帶來個人信息洩露等風險。 人們不禁疑惑，規則本該簡單、交易理應透明的購票行為，為何仍會讓人焦慮？某種隱形權力的壓榨、剝削、不公正，這些附加於演唱會消費行為的體驗，實在讓人太不舒服。「既然買不到票，不去看不就行了？」這樣的局外人話語，顯然無法說服長期浸潤於粉絲文化中的消費者。一擁而上的搶購潮，助長了演唱會某些環節的傲慢與有恃無恐。雖有糾錯舉措，卻每每無功而返，這意味著利益之網中「暗影」的強大與根深蒂固。 在公開購票平臺上一票難求，但當有用戶加價，甚至花費數倍票價時，那些「消失」的票卻神奇地出現了。主辦方與票務平臺被指預留票源(通常20%-30%)流向二級市場，將約三成票源分給所謂「合作」黃牛，誇大「工作票」需求並將之轉售牟利，這些票務潛規則，雖屢經媒體報導並被證實，但仍頑固存在或換成新花樣繼續。票務資源掌控者的精明與貪婪，普通購票者的無奈與「待宰」狀態，構成了鮮明的對比。 買不到熱門演唱會的票，不能簡單將其視為娛樂消費市場火爆的正常狀況，它其實是由人為營造的心理壓迫構建出來的。眾人爭搶門票，強化了明星光環，推升了其商業價值，為持續的收益奠定了用戶基礎，這便是利益相關方的核心目的。因此，除了人為製造票務的緊缺性、神秘感、並注入「抽獎」式幸運因素外，利益方還持續利用「錯過即是遺憾」的話術，刺激用戶非理性消費(如加價購票、借貸購票)，並通過羞恥綁架，灌輸「真愛粉就該不計代價」的扭曲價值觀，來操縱用戶的消費心理。這一充斥著欺騙與誘導的狂熱亂象，無法形成積極、健康的市場。 普遍存在的高額加價票，對許多低收入者和無收入者(如學生)，已構成了一種實質性的文化權利剝奪。非正規渠道的天價門票，築起一道不斷增高的消費壁壘，將一部分渴望參與的觀眾拒之門外。而所謂的「價格反映真實供需」「技術限制無法杜絕黃牛」，不過是用以粉飾的謊言，其結果是使部分演唱會異化為奢侈社交場，對公眾平等的文化消費權益造成損害。若任由此類操作長期存在，會被誤認為存在即合理，並可能被其他行業效仿，為潛規則披上一層「閃閃發光」的皇帝新裝，貽害深遠。 演唱會的熱度不減，除了粉絲對明星及其作品的鐘愛，還源於複雜的社會文化心理因素驅動：人們需要沉浸式的現場感與同在感，渴望線下互動帶來的情感宣洩與歸屬感；當孤獨蔓延時，個體亦需要在群體中尋求認同與共鳴；歌手與作品作為一種具象化的價值觀符號，觀眾通過消費演唱會，亦是對自身身份與理念的一次強效表達……然而，這些複雜而奇妙的體驗元素，正被粗暴人為的破壞手法(票務亂象)刺穿。資本與平臺的逐利本性暴露得越快、越赤裸，就越容易毀掉這塊難得再度繁榮起來的市場。 強有力的監管，不留情的懲罰，高透明度的技術保障，這些其實都不是根治一票難求問題的終極方案。最本質的做法，是督促資本、平臺、渠道、創作者等各方構成的利益共同體達成共識：真心尊重每一位用戶，珍惜他們的熱愛以及為此付出的情感與金錢，呵護他們拴繫於一場演唱會身上的夢想、願望、憧憬。唯有如此，演唱會所能承載的美好價值才會得以充分地釋放與傳承。 然而，從目前的狀況來看，一些演唱會一票難求背後所體現的對消費者的系統性剝削，其嚴重危害並沒有被充分意識到，亦缺乏徹底根治的證據。當輿論疾呼行業弊病亟待整治時，演唱會行業理應主動起來，深刻意識到自身的責任與義務，恪守高標準的市場規則，信守與消費者憑票籤訂的「契約」，以重新構建雙方的信任關係。此舉意義重大：它所維護的，不僅是市場秩序，還關乎整個文娛行業的健康發展——有利於激活創作生態，淡化明星的商業屬性，提高演唱會的文化屬性。所以，是時候停止刻意製造「秒沒」的假象遊戲，杜絕人為的一票難求，讓演唱會回歸純粹。 韓浩月 來源：中國青年報 2025年08月08日 07版
免责声明：本文内容与数据仅供参考，不构成投资建议，使用前请核实。据此操作，风险自担。
杏爱直播
「活动」首次登录送新手大礼包
- 软件大小: 437.67MB
- 最后更新: 2025-11-12 08:18
- 最新版本: v15.16.5.14
- 文件格式: apk
- 应用分类:ios-Android 蜘蛛直播
- 使用语言: 中文
- : 需要联网
- 系统要求: 2.28以上
客服热线：136-4835-2368
78
71
76351
27
2025-11-12 08:18
16258
29
2025-11-12 08:18
54927
64
2025-11-12 08:18
12576
95
2025-11-12 08:18
84793
89
2025-11-12 08:18
91543
46
2025-11-12 08:18
24671
72
2025-11-12 08:18
84632
39
2025-11-12 08:18
78519
36
2025-11-12 08:18
52
49
68792
51
12
57
89
